学习小组Day6笔记--LBQ

今天的学习内容--R包

一、学会获取一个R包的说明书

R包都有自己的说明书(cheatsheet),俗称小抄。
1.去百度/谷歌 XX小抄
2.找Rstuido的cheatsheet网站
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/

二、初步了解tidyr

它是一个数据处理的起步
  功能主要有:
(1)数据框的变形
(2)处理数据框中的空值
(3)根据一个表格衍生出其他表格
(4)实现行或列的分割和合并
  这个包是把要用的数据处理成标准而统一的数据框,才能进行进一步的数据处理和作图,可以说是最基础的内容!

三、安装R包

1.准备好Rstudio,设置好工作目录。
在控制台输入:library(tidyr),如果你没有这个包,就会报错。
2.下载和安装tydir:install.packages("tidyr") 注意双引号不能省
(这里会默认安装到你的工作目录里,下载很慢,只要控制台不出现>,就一直等着)
可能出现的报错:

学习小组Day6笔记--LBQ_第1张图片
解决方法—换镜像

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加载tydir:library(tidyr) 没有报错就是成功

四、数据框常识

1.新建数据框(这里直接把新建的数据框赋值给了a)

a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))

解释:
新建一个数据框并赋值给a这个变量。括号里是“列名”=列值,这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有:

(1)rep("a",times=b):重复,a代表重复的字符,b是重复次数。

(2)paste("a","b",sep=""),连接和两个字符串,括号要填两个待连接字符串a、b并指定分隔符(sep),没有分隔符就填sep=“”。

(3)1:3表示从1到三。如需一列中需要填入三个无规律的数字,可以用向量c(1,3,4),同样如果填的是字符串也需要加双引号,例如c("doudou","huahua","xiaoyu")。

2.了解概念:key-value--“键值对” ,表示一种对应关系。“键”和“值”都是列名,如SampleName和Expression的对应。

3.函数后面一般都要加括号,括号里第一个参数是都数据框名

4.字符串要加双引号(行名和列名也是字符串,但是可以不用加),其他单元格里出现的字符串要加。

*行 raw

*列 column,简化写法为col


得到的结果是:
数据框

五、认识Tidy Data

这是一种组织表格数据的方式,提供了一种能够跨包使用的“统一”的数据格式。即:每个变量(variable)占一列,每个情况(case,姑且这么翻译)和观测值(observation)占一行。


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看到吗?一列是一列不要让sample1,2,3当列名,让他们多重复几遍,合并到一列。

六、操作

(一)Reshape Data

gather(数据框名,需要改变的列名(两个),合并后的key="键名",value="值”):将不标准的表格变为Tidy Data
spread:将Tidy Data变回去

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使用方法

注意:1.行名为数字时,要加上双引号,将它变成字符才可以,不然会报错。2.录入数字列名时,R会自动在其前加一个‘X’
b <- data.frame(Country=c("A","B","C"),'1999'=paste(c(0.7,37,212),"K"),'2000'=paste(c(2,80,213),"K"))

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结果图(报错忽略)

如果合并前的列名比较多,可以用排除法来偷懒,在上图例子中可用:gather(a,year,cases,-country) #-country的意思就是合并除country外剩下的列。 需合并的列名列在最后(其实个顺序才是默认的),这时key=和value=也可以省略。

(二)Handle Missing Values

处理丢失的数据,就是某些单元格有空值的情况。NA就是空值,新建数据框的时候空着就好。
三种处理方式:
(1).删除整行
(2).根据上下文(瞎)蒙一个
(3).同一列的空值填上同一个数。

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Handle Missing Values

1.读入数据:
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X<-read.csv('doudou.txt')***之所以选择了csv,是因为这个神奇的支持R和Excel,默认参数好的很(默认分隔符是“,”,导出时也不会默认加引号。如果你用read.table试试就知道默认参数多笨了),并且转换txt也不会变乱码!

在这里补充下csv的导入和导出方式。
导入:X<-read.csv('doudou.csv')
导出:write.csv(X,'doudou.csv')

2.drop_na(数据框名,有空值的列名):有空值的,整行删掉

3.fill(数据框名,有空值的列名):根据上一行的数值填充上
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4.replace_na(括号里填数据框名,list(要填的列名=n)),空值填进去特定的一个数值n
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(三)Expand Tables

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1.complete(数据框名,nesting(没有空值的列的名字),fill=list(有空值的列名=n))把空值的位置补全,空值填进去特定的一个数值n。


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2.expand(列名)
列出每列中的值的所有组合


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数据是上文a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))

(四)split cells

把一列拆开,这一列必须要有分隔符


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数据:bb<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c("14K/20M","19K/21M","18K/22M"))**有分隔符‘/’的Expression列要用引号引起来,不然会报错**

1.separate:将原列分割为两列,其他不变。


2.separate_rows:将原列分割为两行,且新行的其余列的值再copy一份

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3.unite:将分割的两列再合并回去


数据是1中分割的结果:cc <- separate(bb,Expression,into=c("rate","pop"))

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